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कर्ज का बढ़ता बोझ
वित्तीय वर्ष 2026 के आंकड़े भारत के क्रेडिट साइकिल में एक बड़ा बदलाव दिखा रहे हैं। नए लोन की शुरुआत 31% बढ़ी है, जो नॉमिनल जीडीपी ग्रोथ से काफी ज्यादा है। तरलता (liquidity) में यह उछाल, जो ऐतिहासिक रूप से खपत को बढ़ावा देता है, यह संकेत देता है कि उधार देने वाले विस्तार की दर बनाए रखने के लिए सब-प्राइम (sub-prime) उधारकर्ताओं का सहारा ले रहे हैं। 3% की वर्तमान डेलिंक्वेंसी रेट (delinquency rate) शायद एक ऐसे सिस्टम को छुपा रही है जो पोर्टफोलियो को स्थिर रखने के लिए रिवॉल्विंग क्रेडिट (revolving credit) और कोलेटरलाइज्ड लोन (collateralized loans) पर ज्यादा निर्भर है।
गोल्ड लोन और अनसिक्योर्ड क्रेडिट में उछाल
गोल्ड-बैक्ड लेंडिंग में 47% की बढ़ोतरी यह दर्शाती है कि नॉन-बैंकिंग फाइनेंशियल कंपनियां (Non-banking financial companies) आक्रामक तरीके से ज्यादा रिटर्न कमाने की कोशिश कर रही हैं। गोल्ड को कोलैटरल (collateral) के रूप में इस्तेमाल करना अनसिक्योर्ड डिफॉल्ट (unsecured default) के जोखिम को कम कर सकता है, लेकिन यह कमोडिटी (commodity) की कीमतों में उतार-चढ़ाव के प्रति एक्सपोजर को केंद्रित करता है। सावधानी की अवधि के बाद अनसिक्योर्ड लेंडिंग में सुधार बताता है कि फिनटेक (fintech) और एनबीएफसी (NBFCs) क्रेडिट एब्जॉर्प्शन की सीमा को बढ़ा रहे हैं। सख्त कैपिटल बफर (capital buffer) वाले पारंपरिक बैंकों के विपरीत, ये नई कंपनियां अक्सर लंबी अवधि की एसेट हेल्थ (asset health) के बजाय मार्केट शेयर को प्राथमिकता देती हैं - एक ऐसा पैटर्न जो आर्थिक मंदी से पहले देखा जा सकता है।
स्ट्रक्चरल कमजोरियां और कंसंट्रेशन रिस्क (Concentration Risk)
क्रेडिट कार्ड ग्रोथ (2%) और पर्सनल लोन (personal loan) के विस्तार के बीच का अंतर, घरेलू तरलता प्रबंधन (household liquidity management) में बदलाव का संकेत देता है। उधारकर्ता लंबी अवधि के, फिक्स्ड-रेट पर्सनल लोन की ओर बढ़ रहे हैं, जिससे परिवार ब्याज दरों में बदलाव के प्रति अधिक संवेदनशील हो गए हैं। एयूएम ग्रोथ (AUM growth) के लिए बड़े होम लोन (home loan) और ऑटो लोन (auto loan) पर भारी निर्भरता भी सेक्टर को रियल एस्टेट (real estate) में मंदी के संभावित जोखिम में डालती है। प्रॉपर्टी मार्केट में नरमी से प्रीमियम हाउसिंग फाइनेंस पोर्टफोलियो पर बड़ा राइट-डाउन (write-down) हो सकता है।
निगरानी और भविष्य का दबाव
अंडरराइटिंग प्रैक्टिसेज (underwriting practices) पर रेगुलेटरी स्क्रूटनी (regulatory scrutiny) सबसे बड़ा जोखिम है। हालांकि वर्तमान मेट्रिक्स (metrics) स्थिर दिख रहे हैं, डिजिटल डिस्ट्रीब्यूशन (digital distribution) और ऑटोमेटेड क्रेडिट स्कोरिंग (automated credit scoring) का उपयोग 'मॉडल ड्रिफ्ट' (model drift) का कारण बन सकता है, जहां मंदी के दौरान पिछला प्रदर्शन भविष्य के व्यवहार की भविष्यवाणी नहीं कर पाता है। जैसे-जैसे FY27 आगे बढ़ेगा, फोकस एयूएम ग्रोथ (AUM growth) से बढ़कर फंडिंग लागत (funding cost) के प्रबंधन पर शिफ्ट होगा। विश्लेषकों का अनुमान है कि लगातार महंगाई मार्जिनल उधारकर्ताओं (marginal borrowers) को उनकी चुकौती सीमा (repayment limits) तक धकेल सकती है, जिससे क्रेडिट में तेज गिरावट और अनसिक्योर्ड सेगमेंट में हायर राइट-ऑफ (higher write-offs) हो सकते हैं।